Pruebas de bondad de ajuste en distribuciones simétricas, ¿qué estadístico utilizar?
El uso de pruebas no paramétricas resulta recomendable cuando los datos a analizar no cumplen los supuestos de normalidad y homocedasticidad. Sin embargo, la suposición de la normalidad de los datos o el empleo de pruebas de bondad de ajuste que no son adecuadas para el tamaño muestral empleado son...
- Autores:
-
Pedrosa, Ignacio; Universidad de Oviedo. Facultad de Psicología
Juarros-Basterretxea, Joel; Universidad de Oviedo. Facultad de Psicología
Robles-Fernández, Adán; Universidad de Oviedo. Facultad de Psicología
Basteiro, Julia; Universidad de Oviedo. Facultad de Psicología
García-Cueto, Eduardo; Universidad de Oviedo. Facultad de Psicología
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/33496
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/revPsycho/article/view/8046
http://hdl.handle.net/10554/33496
- Palabra clave:
- goodness of fit; symmetric normal distribution; sample size; Monte Carlo simulation; Kolmogorov-Smirnov test
bondad de ajuste; distribución normal simétrica; tamaño muestral; simulación Monte Carlo; Kolmogorov-Smirnov
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional